链路预测代码python
时间: 2023-10-13 12:08:21 浏览: 88
链路预测是指利用网络结构和节点属性等信息,预测网络中尚未出现的边(链接)是否存在的问题。以下是一个简单的链路预测代码示例:
```python
import networkx as nx
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 生成一个随机图
G = nx.gnp_random_graph(100, 0.1)
# 构建特征向量
feature_vectors = np.random.rand(len(G), 10)
# 构建训练和测试数据集
edges = list(G.edges())
non_edges = list(nx.non_edges(G))
# 随机打乱正负样本
np.random.shuffle(edges)
np.random.shuffle(non_edges)
# 划分训练和测试集
train_edges, test_edges, train_labels, test_labels = train_test_split(
edges + non_edges[:len(edges)],
[1] * len(edges) + [0] * len(edges),
test_size=0.2
)
# 构建训练集特征向量
train_features = []
for edge in train_edges:
train_features.append(np.concatenate([feature_vectors[edge[0]], feature_vectors[edge[1]]]))
# 训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(train_features, train_labels)
# 测试集特征向量
test_features = []
for edge in test_edges:
test_features.append(np.concatenate([feature_vectors[edge[0]], feature_vectors[edge[1]]]))
# 预测测试集结果
test_pred = lr.predict_proba(test_features)[:, 1]
# 计算AUC
auc = roc_auc_score(test_labels, test_pred)
print('AUC:', auc)
```
这个简单的示例中,我们使用随机图生成器`gnp_random_graph`生成一个包含100个节点的随机图。然后我们生成10个随机特征向量,将其与节点一一对应。接下来,我们将图中的边和不存在的边随机打乱,并将其划分为训练集和测试集。我们将每个边的两个节点的特征向量拼接在一起,作为该边的特征向量,用逻辑回归模型进行训练和预测,并计算AUC作为模型性能的评价指标。
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